为什么MongoDB采用B树索引,而Mysql用B+树做索引1、Mongodb和Mysql索引选型 1）首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树 。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率 。B树和B+树都是平衡m叉树 。
2、MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树 ， HASH，FULLTEXT 。B树是一种多叉的AVL树 。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量 。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域 。
3、一个是索引会出现性能问题，另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率 。
4、B+树是对B树的一个小升级 。大部分数据库的索引都是基于B+树存储的 。MySQL的MyISAM和InnoDB引擎的索引都是基于B+树存储 。B+tree是B-tree的变种，数据只能存储在叶子节点 。
【mongodb数据库中索引的作用 mongodb的索引数据结构为】5、主要用在关系数据库的索引中，如oracle，mysql innodb；mongodb中的索引也是B-树实现的；还有HBase中HFile中的DataBlock的索引等等 。
为什么mongodb不能替代elasticsearch区别1、与MongoDb不同， Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权 。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据 。
2、MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群 。天通苑java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作 ， 复制集等 。
3、当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档 ， 你会发现两者都可以有不同的结构 ， 但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相同类型 。这意味着，所有包含title字段的文档 ， title字段类型都必须一样，比如string 。
4、mongodb和memcached不是一个范畴内的东西 。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据 。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题 。和memcached更为接近的是redis 。
5、可以用mongdbTemplate，elasticSearchTemplate 。MongoDB与Elasticsearch都属于文档型数据库，Bson类同与Json，_objectid与_id原理一样 。所以主数据与从数据迁移到Elasticsearch平台 ， 数据模型几乎无需变化 。
mongodb建立索引&查看索引&删除索引从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引 。
多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引 。地理空间索引：对地理空间坐标数据的有效查询，包含平面几何的二维索引和球面几何的二维球面索引 。文本索引：在集合中搜索字符串内容，即进行文本检索查询 。
对于分片集合，unique不能保证字段的唯一性，因为插入和索引操作对于每个分片都是本地操作 。
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